소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 딥러닝 기반 이미지 분류 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 스펙트로그램 이미지를 이용한 CNN 기반 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 제안한 방법은 기계의 결함 시 발생하는 주파수상의 특징 벡터를 효과적으로 추출하기 위해 STFT를 사용하였으며, STFT에 의해 검출된 특징 벡터들은 스펙트로그램 이미지로 변환하여 CNN을 이용해 기계의 상태별로 분류한다. 그 결과는 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있다.
구조물 표면은 부식으로 인하여, 크랙이나 감육이 발생할 수 있으며, 이로 인하여 구조물의 파단으로 귀결되어 많은 인명 피해와 재산 손실을 초래할 수 있다. 이에 따라, 박판 구조물이나 배관 구조물과 같이 검사 면적에 비해 두께가 얇은 구조물에 대한 레이저 영상화 기법은 최근 10여년간 꾸준히 연구가 진행되었다. 가장 많이 사용되는 방법으로는 펄스 레이저를 이용한 영상화 시스템이다. 이 방법을 이용하여 평판 구조물, 배관 등 다양한 구조물을 스캐닝하여 비교적 짧은 시간에 원하는 영역을 검사하고 영상화하는 기법이 개발되었다. 하지만, 이 기법은 음파가 결함에 의해 반사되는 반사파를 이용하여 영상화하는 기법으로 검사 위치마다 수 ms의 시간지연이 필요하며, 검사 위치마다 레이저 빔을 집속해주는 렌즈가 필요하여 고가의 복잡한 시스템이 필요하다. 본 연구에서는 연속 가진기법을 이용하여 구조물에 정상파(standing wave)를 가진하고, 이 정상파를 위치별로 스캐닝하여 결함을 영상화하는 기술을 제안하였다. 평판 구조물에 두께가 변화하는 결함을 인공적으로 삽입하여, 제안된 기술의 두께 변화 탐지 가능성을 제시하였다.
탄성파 중합 단면도 상에서 천연가스 부존 여부를 지시하는 명점(bright spot)은 가스 층이외에 음향계수 차이가 큰 지층에서도 나타나므로 가스 층여부를 판단하기 위해서는 속도분석, AVO 분석, 탄성파 복소 트레이스 분석 등 추가적인 정밀 자료처리가 필요하다. 본 연구에서는 가스 층 추정을 위해 정밀 속도분석과 트레이스 복소분석 그리고 입사각에 따른 진폭변화 결과인 탄화수소 직접 지시 단면도(DHI)분석을 실시하였다. 트레이스 복소분석은 지층 상$\cdot$하간의 물성변화에 따른 지질정보를 제공하는것으로 여기에서는 순간 진폭, 순간 진폭에 대한 1차 및 2차 미분 값, 순간 위상, 순간 주파수, 가중평균 순간 주파수 값을 구하여 시추가 이루어진 국내 대륙붕 탄성파 자료에 적용하였다. 자료처리 결과 가스가 부존할 가능성이 높은 지역에서는 순간 진폭, 순간 주파수 단면도 그리고 AVO 분석에 의한 DHI 단면도에서 공통적으로 탄성파 진폭이상이 나타나며 정밀 자료처리 결과 중 어느 한 곳이라도 진폭이상이 나타나지 않으면 가스 부존 가능성이 낮다고 할 수 있다.
대부분의 정유 및 화학 시설에는 정전 등 갑작스러운 공정 정지 등의 문제로 인한 다량의 가스를 방출해야 하는 비상상황 발생에 대비하여 공정시설의 압력 상승을 완화하기 위해 설계된 플레어 시스템을 가지고 있다. 하지만 플레어 시스템의 불꽃 상승은 가시적 공해로 인한 공장 주변 주민들의 민원을 유발하며, 회사에서는 경제적 손실이 발생하므로 이에 대한 상시 관리가 필요한 상황이다. 본 연구에서는 플레어 시스템의 최적 운영방안을 도출하기 위하여 두 가지 항목에 대해 진단 및 분석을 진행하였다. 첫째, 불꽃 높이 상승 원인을 확인하기 위해 음향누출 측정기를 이용하여 안전밸브 및 압력 조정 밸브에서의 가스 누설을 탐지하였다. 둘째, 불꽃 불안전성 원인 파악을 위해 밀봉 드럼에 대해 CFD 모사 및 모형 제작실험을 통한 맥동 현상 발생을 진단하였으며 밀봉 드럼은 정상이며, 안전밸브의 4.3% 및 압력 조정 밸브의 10%에서 누설을 확인함으로써 비정상적인 불꽃 발생의 원인을 도출하였다. 본 연구결과에서 제시되는 사항은 플레어 시스템을 보유한 모든 회사에 적용이 가능하므로 이를 통한 민원 발생 및 제품손실의 방지가 기대된다.
국가에서 해안선의 경계는 국토의 경계를 결정하는 중요한 요소지만, 최근 온난화로 인한 해수면 상승과 수십 년간에 걸친 성장위주의 경제정책으로 인해 우리나라의 해안선은 급격히 변하고 있다. 본 연구는 인근지역에 위치하면서 서로 동일한 해양조건을 가지고 있는 두 개의 해수욕장에서 해안선이 자연모습 그대로 보존된 지역과 인공구조물로 인해 주변의 해안선이 훼손된 지역을 중심으로 이루어 졌다. 먼저 1947년에서 2007년까지의 항공사진을 이용하여 해안선을 추출하고, 이를 후처리 Kinematic GPS 측량방식을 적용하여 획득한 육상부의 지형자료와 선박을 이용해 단빔음향측심기(Echotrac 3100)와 DGPS(Beacon)로 구성된 수로측량자동화시스템을 통해 획득한 수심측량 자료를 이용해 조위를 보정했다. 그리고 결정된 해안선을 이용해 60년간의 변화와 면적 변화량을 5개의 구간으로 나눠서 구했다. 그 결과 1947년에 비해 2007년에 해운대 해수욕장은 서쪽지역을 중심으로 급격히 면적이 감소하면서 총 -29%의 면적 감소율을 보였고, 광안리 해수욕장은 양끝의 인공구조물에 의한 유속의 감소로 인한 퇴적이 이루어지면서 총 69% 면적이 증가해 동일해양조건임에도 불구하고 주변 환경에 따라 해빈의 침 퇴적 경향에 큰 차이가 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 화생방 정찰차-II(장갑형)용 모의훈련장비(시뮬레이터)를 설계하고 구현한 논문이다. 모의훈련장비(시뮬레이터)는 군에서 화생방 상황에 따라 다양한 화생방 장비를 이용하여 상황을 파악하고, 상급부대로 전문작성 보고를 할 수 있는 훈련장비로 가상의 환경에서 훈련을 할 수 있는 장비 이다. 통제관 또는 훈련교관은 발생할 수 있는 화생방 상황을 교관통제 시스템을 이용하여 시나리오를 구성하고, 상황을 전파 할 수 있으며, 전파된 상황을 훈련생이 적절히 수행 하는 과정을 관찰할 수 있다. 모든 과정은 시스템에 의해서 모니터링 및 분석이 가능하고, 녹화가 가능하여 사후검토에도 사용된다. 가상의 환경에서 화생방 상황 훈련을 구현하기 위해 교관통제(IOS), 호스트(HOS), 영상(IGS), 입출력장치(IOC), 음향(ACS)를 구현하였으며, 화생방 탐지 장비인 원거리 화학 자동 경보기(LCA), 화생겸용 자동 탐지기(CAD), 통제(MCC) 및 운용(OCC) 컴퓨터를 시뮬레이터로 개발 하였다. 본 논문에서는 화생방 정창차-II(장갑형)용 모의훈련장비 개발을 위한 설계와 개발을 하였으며, 통합시험 및 수락검사를 통해 성능을 검증 하였다.
강풍, 폭우 등 이상기후의 대형화와 빈도 증가로 인해 나무가 부러지거나 쓰러지는 훼손이 증가하고 있으나 나무 내부의 공동, 부후 등 구조적 결함은 육안조사로 판별이 어렵기 때문에 예측을 통한 사전대응에 한계가 있다. 비파괴음파단층촬영은 나무에 미치는 물리적 훼손을 최소화하면서 내부결함을 추정하는 방법으로 내부결함 진단에 효율적이나 수종별 정확도에 차이가 발생하기 때문에 현장적용 전 측정결과의 신뢰성 분석이 선행되어야 한다. 이번 연구는 우리나라 대표 수종인 소나무와 은행나무 노거수를 대상으로 음파단층촬영의 신뢰성 검증을 위해 침입성 드릴저항 측정을 교차 적용하여 목재 내부결함을 측정하고 평가결과를 비교하였다. 두 집단 간 결함부 측정 평균값에 대한 t검정 결과 소나무는 통계적으로 유의한 차이가 없는 반면, 은행나무는 유의성에 차이가 있었다. 선형회귀분석 결과 두 수종 모두 드릴저항그래프의 결함이 증가할 때 음파단층영상 결함이 증가하는 양의 상관관계를 보였다.
국내 농업용 저수지는 1970년 이전에 축조되어 준공 년도가 50년 이상 된 노후화된 시설이 대다수이며, 소규모 저수지는 기본 제원 및 수위 등을 파악할 수 있는 계측시스템이 없는 미계측 저수지이다. 준공 이후 호우발생 시 퇴적된 토사 유입, 퇴사량 증가에 따른 저수지 용량 감소 및 산업 고도화에 따른 수질악화 등은 저수지의 용수공급능력을 저하시키고 형상 변화를 야기한다. 따라서, 디지털 정보 및 원격탐사 정보를 결합한 계측 기술을 활용하여 미계측 저수지 수체 모니터링을 위한 공간정보 구축 방안이 필요하다. 본 연구에서는 지표면의 고도정보와 형태를 파악할 수 있는 Light Detection And Ranging (LiDAR) 센서를 활용하여 저수지 시설물의 고해상도 Digital Surface Model (DSM), Digital Elevation Model (DEM) 자료를 구축하고, 멀티빔(MultiBeam) 음향 측심기 기반 수심측량 정보의 융합을 통해 디지털 공간정보 융합 방안을 제시하고자 한다. 드론용 LiDAR를 활용하여 공간해상도 50 cm의 DSM 및 DEM 자료를 구축하여, 저수지 제방, 여수로, 용수로 등의 수리시설물의 디지털 공간정보를 구축하였다. 다분광 영상을 활용하여 수체를 탐지하기 위해 정규식생지수(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI), 정규수분지수(Normalized Difference Water Index, NDWI)를 산정하여, 저수지의 수표면을 산정하였다. 또한, 고해상도 DEM 자료는 수심측량 자료와 융합하여 수심도를 작성하였으며, Triangulated Irregular Network (TIN)로부터 저수지 만수면적 및 체적을 산정하였다. LiDAR 센서 및 멀티빔 기반의 수심측량, 광학위성자료 영상 및 다중분광 드론영상을 활용한 수체 탐지 기술 등의 공간정보 융합은 미계측 저수지의 디지털 인프라를 구축하여 저수지의 가용용수공급능력을 모니터링 하기 위한 기초자료로서 활용성이 높을 것으로 사료된다.
동해 울릉분지 남서주변부는 탄화수소의 부존 가능성이 높은 대륙붕 환경으로 1990년대 말에 상업적 생산이 가능한 가스전이 발견된 바 있다. 가스전과 인접한 연구지역에서도 추가적인 가스개발을 위해 침식수로 내부의 조립질 퇴적체를 대상으로 시추가 수행되었지만 경제성이 부족한 것으로 판명되었다. 본 연구에서는 새로 취득된 탄성파 및 기존 시추 자료를 이용하여 울릉분지 남서주변부에 분포하는 침식수로 하부에 탄화수소 트랩 가능성이 있는 지질구조를 탐지하였다. 취득된 심부 탄성파 자료 및 시추자료 해석에 의하면 연구지역에 분포하는 퇴적층은 구조진화와 연계하여 열개동시성 퇴적층군(MS1), 후열개 퇴적층군(MS2), 횡압력 동시성 퇴적층군(MS3), 후횡압력 퇴적층군(MS4)으로 구분된다. 중기 마이오세 이전에 분지형성과 동시에 퇴적된 MS1은 주로 중-저진폭, 저주파수의 캐오틱 음향특성을 나타낸다. 중기 마이오세 동안 분지가 확장되며 다량의 퇴적물이 유입된 MS2는 중-저진폭의 음향특성과 함께 연속성이 양호하며 전진퇴적 양상을 나타낸다. MS3은 고진폭 및 중-고주파수의 연속성이 양호한 반사면을 나타내는데 이는 조립질 퇴적층으로 해석된다. 조립질 퇴적물이 우세한 MS3는 침식수로에 의해 광역적으로 삭박되었으며 침식수로 내부에는 MS4의 세립질 퇴적물이 충전되어 층서트랩을 형성한다. 따라서 연구지역의 트랩 구조는 MS3의 조립질 퇴적층이 저류층을 형성하며 MS4의 세립질 퇴적물로 충전된 침식수로가 덮개암으로 작용하는 층서 트랩으로 트랩 구조 내부에서는 탄화수소 부존을 지시하는 flat-spot 탄성파 이상대가 발달한다.
본 연구는 국내 매미아과를 대상으로 번식울음 시기를 전국적으로 관측하여 종별 출현 시기 및 서식지 분포 특성을 밝히는데 그 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 19개소이었다. 매미 번식울음 수집기간은 2019년 12개월간이었다. 매미 번식울음 녹음은 매시간당 1분씩 WAV, 44,100Hz 포맷으로 생물음향 측정장비를 설치하여 녹음하였다. 온도는 미기상 측정장비를 이용하여 시간당 1~2회씩 기록하였다. 연구대상종은 국내 매미아과 9종이었다. 번식울음 분석은 매미종별 번식울음 시종점을 기록하였다. 분석 결과, 연구대상지 19개소에서 출현한 매미는 9종이었다. 종별 번식울음 시기는 말매미(7/12~9/30), 애매미(7/27~10/20), 참매미(7/25~10/9), 유지매미(7/28~9/5), 털매미(7/3~9/29), 늦털매미(9/14~10/30), 소요산매미(6/26~8/2), 참깽깽매미(7/27~9/28), 쓰름매미(8/8~9/11) 순이었다. 종별 번식울음 기간은 35일(쓰름매미)~89일(털매미) 사이었고 평균 62일이었다. 종별 서식지 해발고도는 말매미(5~386m), 애매미(7~759m), 참매미(7~967m), 유지매미(42~700m), 털매미(7~700m), 늦털매미(5~759m), 소요산매미(7~759m), 참깽깽매미(397~967m), 쓰름매미(7~42m) 순이었다. 종별 서식지 평균온도는 말매미(23.9℃), 애매미(21.8℃), 참매미(22℃), 유지매미(23℃), 털매미(22.9℃), 늦털매미(14.6℃), 소요산매미(20.6℃), 참깽깽매미(19.3℃), 쓰름매미(24.4℃) 순이었다. 종별 서식지 분포는 애매미, 참매미, 털매미는 전국 15개소 이상 분포하였다. 말매미는 서남부 저지대에 분포하였다. 유지매미는 한반도 서부 지역에 분포하였다. 늦털매미는 고산지대와 동남부 일부를 제외한 지역에 분포하였다. 소요산매미는 산지에 가까운 지역에 분포하였다. 참깽깽매미는 고산지대에 국지적으로 분포하였다. 쓰름매미는 평지형 습지에 국지적으로 분포하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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